Notice bibliographique
Résumé
The last decade has seen significant changes in all aspects of internationalization but most dramatically in the area of education and research moving across national borders. The most recent developments are education hubs. The term education hub is being used by countries who are trying to build a critical mass of local and foreign actors—including students, education institutions, companies, knowledge industries, science and technology centers—who, thorough interaction and in some cases colocation, engage in education, training, knowledge production, and innovation initiatives. It is understood that countries have different objectives, priorities, and take different approaches to developing themselves as a reputed center for higher education excellence, expertise, and economy. However, given higher education’s current preoccupation with competitiveness, global branding, and rankings, one is not sure whether a country’s plan to develop itself as an education hub is a fad, the latest branding strategy, or in fact, an innovation worthy of investment and serious attention. This article reviews and compares the developments in six countries which claim to be an education hub. It explores the meaning of education hub, introduces a working definition, and proposes a typology of three kinds of education hubs as follows: student hub, skilled work force hub, and knowledge/innovation hub. Furthermore, it identifies issues requiring further research and reflection on whether hubs are a fad, a brand or an innovation worthy of serious attention and investment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,013 |
| Communication savante | 0,011 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».